Compreender as duas abordagens: Mainstream e Substream
A análise de vídeo em loja baseia-se em fluxos de dados captados por câmaras instaladas no ambiente comercial. Estes fluxos podem ser processados segundo duas abordagens: *mainstream* e *substream*. O mainstream corresponde ao fluxo de vídeo principal, geralmente em alta definição, que oferece um nível de detalhe ótimo para análises avançadas. O substream, por sua vez, é um fluxo secundário mais leve, frequentemente comprimido para aliviar o processamento e limitar a largura de banda utilizada.
Embora o substream possa parecer atrativo à primeira vista devido aos seus baixos requisitos técnicos, apresenta rapidamente limitações em casos de uso exigentes, nomeadamente na deteção precisa de gestos ou comportamentos suspeitos. Os detalhes subtis – movimentos, interações – perdem-se frequentemente num fluxo de baixa resolução. Isto prejudica consideravelmente a precisão dos modelos de IA, que necessitam de dados ricos e bem definidos para fornecer resultados fiáveis.
Em comparação, a análise mainstream baseia-se em imagens de alta fidelidade. Isto permite uma leitura mais detalhada de gestos e posturas, essencial para as lojas de retalho, onde os riscos de quebra desconhecida são elevados e frequentemente ligados a comportamentos subtis.
As vantagens operacionais da análise Mainstream 📈
Um dos principais trunfos do processamento em mainstream reside na sua capacidade de alimentar os algoritmos de inteligência artificial com dados de qualidade, precisos e coerentes. Isto traduz-se em resultados mais fiáveis e acionáveis para as equipas de segurança e os gerentes de loja. A deteção de gestos suspeitos – ocultação de objetos, movimentos incoerentes, interações anormais – torna-se mais pertinente, reduzindo os falsos positivos e melhorando o tempo de reação no terreno.
Ao contrário do substream, que pode gerar imagens desfocadas, pixelizadas ou comprimidas, o mainstream garante uma base visual clara na qual a IA se pode apoiar. Isto permite também uma melhor rastreabilidade dos eventos, útil em caso de investigação interna ou análises pós-incidente.
Para os decisores, isto significa uma redução concreta das perdas, uma melhor experiência do cliente – porque as intervenções são mais bem direcionadas e menos intrusivas – e uma eficácia reforçada dos dispositivos de vigilância, sem necessidade de aumentar o número de câmaras ou de modificar a infraestrutura existente.
Porque é que o Substream não está à altura da IA de nova geração
À medida que a IA progride rapidamente e se torna capaz de reconhecer gestos complexos e interações humanas, o recurso ao substream torna-se uma grande limitação técnica. A sua baixa taxa de bits compromete a qualidade dos dados recolhidos, tornando certas análises impossíveis ou imprecisas.
Além disso, num contexto em que as ameaças se tornam mais subtis, já não basta identificar os comportamentos óbvios. São frequentemente os gestos subtis, os gestos invulgares que permitem detetar um risco real. Estas nuances desaparecem nos fluxos substream, reduzindo assim a capacidade de antecipação e a reatividade das equipas de segurança.
Optar por uma solução baseada no substream é, portanto, correr o risco de um investimento com retorno limitado. Pelo contrário, o mainstream torna-se uma base estratégica para as lojas que apostam na tecnologia para melhorar tanto a sua segurança como o seu desempenho comercial.
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